Aidemy OpenCV基礎

Reference

Aidemy

OpenCV

画像の読み込み・表示

code: Python

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread("cleansing_data/sample.jpg")

cv2.imshow("show", img)

画像の作成・保存

code: Python

import numpy as np

import cv2

# 画像のサイズを決める

img_size = (512, 512)

# サイズが512 × 512の緑色の画像を作成

cv2.imshow("sample", my_img)

cv2.imwrite("my_green_img.jpg", my_img)

トリミングとリサイズ

code: Python

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread("cleansing_data/sample.jpg")

cv2.imshow("sample", my_img)

回転・反転

code: Python

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread("cleansing_data/sample.jpg")

my_img = cv2.flip(img, 0)

cv2.imshow("sample", my_img)

色調変換・色反転

code: Python

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread("cleansing_data/sample.jpg")

img = cv2.bitwise_not(img)

cv2.imshow("sample", img)

閾値処理(二値化)

code: Python

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread("cleansing_data/sample.jpg")

# 第一引数が処理する画像

# 第二引数が閾値

# 第三引数が最大値(maxvalueとする)

# 第四引数はTHRESH_BINARY, THRESH_BINARY_INV, THRESH_TOZERO, THRESH_TRUNC, THRESH_TOZERO_INVのいずれか

# 今回は閾値を75,最大値を255(今回は使用されない)にして、THRESH_TOZEROを使う

# 閾値も返されるのでretvalで受け取る

retval, my_img = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow("show", my_img)

マスキング

code: Python

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread("cleansing_data/sample.jpg")

mask = cv2.imread("cleansing_data/mask.png", 0)

retval, mask = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

my_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask = mask)

cv2.imshow("sample", my_img)

ぼかし

code: Python

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread("cleansing_data/sample.jpg")

# 第一引数は元の画像

# 第二引数はn✕nのnの値を指定(nは奇数)

# 第三引数はx軸方向の偏差(通常は0でよい)

my_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

cv2.imshow("sample", my_img)

ノイズの除去

code: Python

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread("cleansing_data/sample.jpg")

my_img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img)

cv2.imshow("sample", my_img)

膨張・収縮

code: Python

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread("cleansing_data/sample.jpg")

# 膨張はcv2.dilate()

# 収縮はcv2.erode()

# フィルタの定義

# np.uint8とはデータの型を表している

# uint8は8ビットで表された符号なしの整数を示す

# 膨張

my_img = cv2.erode(img, filt)

cv2.imshow("sample", my_img)

# 比較のため元の写真を表示する

cv2.imshow("original", img)